Databricks
·
为批量和代理工作流程引入结构化输出
💡
原文英文，约2300词，阅读约需9分钟。
📝
内容提要
Mosaic AI模型服务推出了结构化输出功能，支持生成符合JSON模式的对象，提升了批量生成和代理应用的质量与一致性。用户可通过response_format指定输出格式，优化数据提取过程。
🎯
关键要点
- Mosaic AI模型服务推出了结构化输出功能，支持生成符合JSON模式的对象。
- 该功能提升了批量生成和代理应用的质量与一致性。
- 用户可以通过response_format指定输出格式，优化数据提取过程。
- 结构化输出主要用于批量结构化生成和构建代理应用。
- 批量结构化生成可以处理数百万数据点，确保输出符合严格的JSON模式。
- 构建代理应用时，结构化输出支持一致的函数调用。
- 支持的response_format包括文本、JSON对象和JSON模式。
- 用户可以提取法律信息、投资者风险和研究论文关键词等。
- 使用约束解码技术确保输出符合提供的JSON模式。
- 简单的JSON模式能提高输出质量，避免深层嵌套和冗余键。
- 提供清晰的参数描述和名称有助于模型更好地推理。
- 未来将推出更多关于结构化输出的开发，支持ai_query进行批量推理。
❓
延伸问答
Mosaic AI模型服务的结构化输出功能有什么主要用途？
主要用于批量结构化生成和构建代理应用，提升生成质量与一致性。
如何使用response_format来优化数据提取过程？
用户可以通过response_format指定输出格式，包括文本、JSON对象和JSON模式，以确保输出符合结构化要求。
结构化输出如何提高批量生成的质量？
结构化输出确保输出符合严格的JSON模式，便于处理数百万数据点，提升生成的质量和一致性。
在构建代理应用时，结构化输出支持哪些功能？
结构化输出支持一致的函数调用，允许模型输出对外部API和内部代码的函数调用。
使用结构化输出时有哪些最佳实践？
建议使用简单的JSON模式，避免深层嵌套和冗余键，以提高输出质量和性能。
未来关于结构化输出的开发有什么计划？
未来将推出更多关于结构化输出的开发，支持ai_query进行批量推理。
➡️
